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[오즈코딩스쿨 AI 리더 양성반 수강기] - 실제 수강생이 쓴 솔직한 후기

Prima-Causa — Wed, 10 Jun 2026 06:07:06 +0900

오즈코딩스쿨 AI 리더 양성반, 수강생이 직접 쓴 후기

AI 시대의 새로운 학습 환경

왜 하필 AI 리더인가?

저는 약 10년 동안 회사 다니다가 지쳐버렸어요. 사장 밑에서 "이거 해라, 저거 해라" 지시받는 게 너무 싫었습니다. 창업을 해보고 싶었고, "내가 더 잘할 수 있겠는데"라는 생각도 계속 들었어요.

그래서 특정 목적의 코딩이나 프로그래밍이 아니라, AI를 정말 포괄적으로 알 수 있고 업무와 사업에 바로 적용할 수 있는 과정이 없을까 찾아보다가 오즈코딩스쿨 AI 리더 양성반을 알게 됐습니다. 과감하게 수강했습니다.

어디서나 가능한 원격 학습

이 교육은 어떤 건가?

AI를 업무와 비즈니스에 실제로 적용하고 싶은 사람들을 위한 종합 교육입니다. 단순히 AI 도구 사용하는 법을 넘어, 기획부터 디자인, 비즈니스 모델, 데이터 분석까지 전 과정을 다룹니다.

이런 분들에게 맞습니다:

AI를 내 업무에 적용해보고 싶은 직장인
AI 기반 창업이나 사업을 준비 중인 분
AI를 단순 도구를 넘어서 비즈니스 도구로 활용하고 싶은 분

데이터로 배우는 비즈니스 인사이트

배우는 내용

AI 활용법

일상과 업무에 AI를 효과적으로 쓰는 법을 배웁니다.

어떤 AI 도구를 선택해야 할지 비교 분석하기
효과적인 프롬프트 작성법
AI 기반 워크플로우 설계하기
다양한 AI 도구 연결하고 자동화하기
AI가 준 결과 평가하고 개선하기

기획 & 아이디어

AI를 활용한 기획 방법을 배웁니다.

AI와 함께 브레인스토밍하기
시장 분석과 트렌드 파악
타겟 분석과 페르소나 설계
아이디어 검증 방법
기획서 작성과 피드백 활용

디자인

디자인 전문가가 아니어도 괜찮습니다. AI 기반 디자인 도구로 충분합니다.

AI 이미지 생성 도구 활용
로고, 배너, SNS 그래픽 제작
디자인 시스템 구축
브랜드 아이덴티티 설계
UI/UX 디자인 원리

비즈니스 모델 & 수익화

많은 분들이 가장 궁금해하는 부분입니다.

AI 기반 비즈니스 모델 설계
수익 모델 설계 (구독, 광고, 수수료 등)
시장 진입 전략
MVP 개발과 검증
성장 전략과 확장 모델

데이터 분석 & 성과 지표

감이나 직관이 아닌, 데이터를 기반으로 의사결정하는 법을 배웁니다.

데이터 수집 및 정제
AI 기반 데이터 분석
성과 지표(KPI) 설정과 추적
A/B 테스트와 실험 설계
데이터 기반 의사결정 프레임워크

수업 방식

좋은 점

원격 화상 수업: 출퇴근 없이 집에서 학습 가능
수업 녹화 제공: 놓친 부분이나 다시 듣고 싶은 부분 언제든 확인 가능
일일 과제: 복습형, 실습형, 자율 심화형 과제가 모두 준비되어 있음

제가 과제를 하는데 6시간 이상 걸린 적도 있을 정도로 깊이 있게 학습할 수 있습니다.

아쉬운 점 (솔직하게)

질문이 너무 많음: 수강생들이 정말 많아서, 강사님들이 모든 질문에 답해주시다 보니 가끔 진도가 늦어지는 경우가 있었습니다.(~~개인 인성문제?~~)
진도 관리: 수업 중 집중을 안 하면 녹화본을 다시 들어야 하는데, 이때가 좀 불편했습니다.

팀원들과 함께하는 프로젝트 경험

주요 활용 도구

오즈코딩스쿨에서 주로 사용하는 도구들입니다. 정말 많아서 다 적기 힘들지만, 기억나는 주요 도구들입니다.

코딩 & 프롬프트

Cursor: AI 기반 코드 에디터
AntiGravity: AI 코드 자동 생성

디자인

Figma: UI/UX 디자인

자동화

n8n: 워크플로우 자동화
각종 SaaS 생성 도구들

이 외에도 정말 많은 도구들이 있습니다. 각자의 필요에 따라 최적의 도구를 선택하고 조합하는 것이 중요합니다. 이 교육의 핵심은 "어떤 도구를 쓰는가"가 아니라 "어떻게 조합하고 활용하는가"입니다.

마지막 2개월 - 프로젝트로 배우는 실무 경험

교육의 마지막 2개월은 개인 프로젝트와 단체 프로젝트로 진행되었습니다.

개인 프로젝트: 배운 것을 바탕으로 나만의 프로젝트 진행
단체 프로젝트: 팀원들과 협업하여 프로젝트 진행

수강생들의 태도가 중요해요. 게으른 사람은 결과물이 거의 없지만, 진심으로 AI를 배우고 업무나 창업에 적용하려는 분들은 정말 열심히 했습니다.

현장에서 배우는 생생한 노하우

멘토링 - 현장에서 배우는 생생한 경험

이 부분이 가장 도움이 됐습니다.

현재 현업에서 실제로 일하시는분들의 AI 활용 사례를 실시간으로 배울 수 있었습니다. 책이나 강의가 아닌, "지금 이 순간 수익을 내고 있는 분들의 생각과 경험"을 직접 들을 수 있는 기회였습니다.

이론이 아닌 현장에서 바로 배우는 생생한 노하우는 정말 값졌습니다.

총평

이 교육의 가장 큰 강점: AI를 단순히 사용하는 법을 넘어, AI로 비즈니스를 구상하고 실행하는 리더로서의 역량을 기를 수 있습니다.

기획, 아이디어, 디자인, 비즈니스 모델, 데이터 분석까지 전 과정을 아우르는 통합적인 교육이었습니다.

현재 제가 주로 쓰는 AI 도구:

Claude Code: 코딩 자동화에 유용하게 쓰고 있습니다
Codex: OpenAI의 코딩 보조 도구
Hermes: 지금은 이렇게 블로그 글쓰는데 도움을 받고 있습니다 (생각같아서는 브라우저 제어하는 AI 툴로 블로그 하나 뚝딱 작성할수도 있지만 손으로 직접 작성해 보고 싶었어요)
물론 이외에도 요즘은 AI 툴들을 정말 다양하게 사용하고 있습니다.( 특히 LOCAL AI)

⚠️ 참고: 저는 수료한 지 좀 됐습니다. AI 기술이 빠르게 발전하다 보니, 현재 강의는 많이 바뀌었을 가능성이 높습니다. 이 글은 저의 수료 당시 경험을 바탕으로 한 것이므로, 정확한 현재 강의 내용은 오즈코딩스쿨 공식 채널에서 확인하시는 것을 추천합니다.

내 PC 하나로 AI 천하를 정복했다 — 로컬 AI 구축기

Prima-Causa — Wed, 10 Jun 2026 06:01:23 +0900

로컬 AI 구축 가이드

인터넷 요금도, 구독료도 없이 — 오직 내 PC와 AI만

기초 가이드: 2026-03-20 | 최신 업데이트: 2026-07 기준 모델·도구 업데이트 포함

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왜 로컬 AI인가?

요즘 같은 시기에 ChatGPT 구독료, 인터넷 요금, 클라우드 비용까지 모두 합하면 매달 적잖은 돈이 나갑니다. 저는 그거 아깝다는 생각에 시작했습니다. 내 PC만 있으면 인터넷 요금도 안 들고, 구독료도 필요 없다는 게 너무 매력적이었어요.

특히 개인정보가 외부로 나가지 않는다는 점도 큰 장점입니다. 내가 쓴 메모, 읽은 문서, 대화 전부 내 PC 밖에 저장되지 않으니 마음이 편하죠.

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내 PC 사양

RTX 5060 Ti 16GB · DDR5 32GB

값비싼 RTX 5090을 사지 않아도 됩니다. RTX 5060 Ti 16GB로도 충분히 로컬 AI를 구축할 수 있어요. 더 나아가 LOCAL AI 모델들을 잘 선택한다면 이보다 더 낮은 사양으로도 충분히 구축할 수 있습니다.

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구축하면 할 수 있는 것

쉽게 말하면, 스마트폰 하나로 내 PC의 AI를 원격 조종할 수 있게 됩니다.

구체적으로 어떤 걸 할 수 있는지 정리해봤습니다.

AI 채팅 (ChatGPT 없이)

내 PC에서 무료로 AI와 대화합니다. 인터넷 연결도 안 필요합니다. 오프라인에서도 ChatGPT 수준의 대화를 즐길 수 있어요.

텔레그램으로 AI 비서 사용

밖에서도 폰으로 AI에게 일 시킬 수 있습니다. 텔레그램으로 "이거 확인해서 요약해줘"라고 하면 내 로컬 AI가 알아서 처리해줘요. 인터넷 연결도 필요 없어요.

AI 이미지 생성

"고양이 그림 그려줘" 하면 그려줍니다. 로컬에서 돌리니 데이터 전송 대기 시간도 없고, 용량 제한도 없습니다.

이메일 관리

로컬 AI가 메일을 읽고 요약해줍니다. 매일 아침 이메일을 확인해서 "오늘 할 일 요약"을 알려줘요. 외부로 나가지 않고 다 내 PC에서 처리.

음성으로 AI와 대화

말로 물어보면 말로 대답합니다. 키보드로 치는 게 귀찮을 때 정말 유용해요. 음성 인식 → AI 응답 → 음성 합성까지 모두 내 PC에서 로컬로 처리.

내 문서 학습 AI

내 파일을 학습해서 질문에 답변합니다. 내가 읽은 문서, 본 자료 전부 내 PC에 있으니 외부로 새나가지 않습니다.

메모 자동 저장+검색

메모하면 AI가 기억하고 나중에 찾아줍니다. "그번에 얘기했던 프로젝트 이름 뭐였지?" 하면 알아서 찾아줘요.

⚡ 복합 명령

내 로컬 AI가 알아서 처리합니다. 여러 작업을 연결해서 한 번에 처리하는 거죠.

내 로컬 AI가 알아서 처리합니다. "이거 해줘" 한 마디면 AI가 알아서 도구 선택하고 실행.

자가 치유 시스템

문제 생기면 AI가 스스로 고칩니다. 서비스 꺼지면 자동으로 재시작하고, 에러가 생기면 로그를 분석해서 해결책을 시도합니다.

YouTube Shorts 자동 제작

주제 입력하면 영상 자동 생성 + 업로드까지 해줍니다. AI가 스크립트 쓰고, 자막 만들고, 영상 생성하고, 유튜브에 올리는 전 과정을 자동으로 진행시킵니다.

내 로컬 AI가 알아서 처리합니다. 사진 한 장으로 3~5초 영상 자동 생성합니다. "이 고양이가 춤추는 영상 만들어줘" 하면 됩니다.

AI 모델 파인튜닝

로컬 AI를 내 목적에 맞게 추가 훈련시킵니다. 내 말투, 내 업무 스타일에 맞춰서 AI를 커스터마이징할 수 있어요.

스마트폰 하나로 내 PC의 AI를 조종할 수 있다

✦

전체 시스템 구조

어떻게 돌아가는지 구조를 간단히 설명하면:

내 PC에 로컬 AI를 설치합니다. 이게 중앙 두뇌 역할을 하죠. 텔레그램, 이메일, 브라우저, 파일 시스템 등 다양한 도구와 연결되어 있어요. "이거 해줘"라고 명령하면 AI가 필요한 도구를 알아서 선택하고 실행합니다.

텔레그램 봇을 통해 원격에서도 지시를 줄 수 있고, 내 PC에 쌓인 데이터를 학습시켜서 개인 비서처럼 만들 수 있습니다.

좋은 점

인터넷 요금 안 든다
구독료 불필요
개인정보 외부 유출 없음
오프라인에서도 사용 가능
사용량 제한 없음
원격에서도 텔레그램으로 조작 가능

단점

PC 사양이 어느 정도 되어야 한다
초기 설정이 약간 복잡함
모델 크기가 크다 (수십 GB)
전력 소모가 있음

내 데이터는 내 PC에 — 외부로 새나가지 않습니다

사용한 도구 모음

사용한 주요 도구

Ollama 0.30 — 로컬 AI 모델 관리 (데스크탑 앱 출시!)
Docker — 환경 격리
Qwen3.6 — 메인 LLM (현재 사용 중)
BGE-M3 — 임베딩 모델
Wan2.2 — 영상 생성 (MoE 아키텍처)
LTX 2.3 — 영상 생성 (고속·효율적)
텔레그램 봇 — 원격 조종
HuggingFace — 모델 다운로드

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Ollama, Docker, 로컬 AI가 중심 — 나머지는 연결된 도구들

누가 이런 걸 하면 좋은가?

이걸 하면 좋은 사람들:

매달 ChatGPT 구독료 아끼고 싶은 사람
개인정보를 외부로 내고 싶지 않은 사람
텔레그램으로 AI 비서 사용하고 싶은 사람
오프라인에서도 AI 사용하고 싶은 사람
내 데이터로 AI 학습시키고 싶은 사람
AI 영상 생성에 관심이 있는 사람

인터넷 요금도, 구독료도 없이 — 오직 내 PC와 AI만

2026년 7월 — 로컬 AI 생태계 업데이트

기초 가이드를 만든 이후로 로컬 AI 생태계가 많이 변했습니다. 최신 정보로 정리해봤어요.

Qwen3.6 — 현재 제가 쓰는 최신 모델

Qwen 팀에서 계속 모델을 업데이트하고 있습니다. Qwen3에 이어 Qwen3.6가 나와서 성능이 대폭 향상되었습니다. 256K 컨텍스트를 지원해서 긴 문서도 한 번에 처리 가능하고, 추론 능력이 많이 좋아졌어요.

ollama pull qwen3.6로 바로 설치할 수 있습니다. 현재 제가 쓰는 모델이기도 합니다.

Ollama 0.30 — 데스크탑 앱 출시 + llama.cpp 통합

Ollama가 0.30 버전을 출시하면서 가장 큰 변화는 데스크탑 앱 출시입니다. 이제 터미널 없이 GUI로 모델을 관리할 수 있어요. macOS와 Windows 둘 다 지원합니다. 설치도 간단합니다:

ollama run qwen3.6 — 한 줄로 끝납니다.

또한 Ollama의 GGUF 엔진이 자체 구현에서 llama.cpp로 변경되면서 호환성과 성능이 크게 개선되었습니다. MLX 엔진도 Apple Silicon에서 개선되었고요.

Wan2.2 — 로컬 영상 생성의 새로운 기준

기존 Wan2.1에서 크게 업그레이드된 Wan2.2는 MoE 아키텍처를 채택해 용량 증가 없이 성능을 높였습니다. 이미지 한 장으로 3~5초 영상 생성이 가능하고, 720P 24fps 재생성도 단 한 개의 4090 GPU에서 돌릴 수 있어요. Apache 2.0 라이선스로 상업용 사용도 자유롭습니다.

LTX 2.3 — 빠른 영상 생성의 새로운 선택지

LTX 2.3은 Wan2.2와 함께 쓰는 영상 생성 도구로, 더 빠르고 효율적인 생성을 제공합니다. 생성 속도가 빠르고 품질도 뛰어나서 실시간에 가까운 생성이 가능해요. Wan2.2와 LTX 2.3을 병행하면 용도별로 최적의 모델을 선택할 수 있습니다.

✦

로컬 AI 생태계 — 2026년 상반기까지의 주요 업데이트

현재 사용 중인 도구 목록 (2026-07 기준)

현재 실제 사용 중인 도구

Ollama 0.30 — 로컬 AI 모델 관리 (데스크탑 앱 출시!)
Docker — 환경 격리
Qwen3.6 — 메인 LLM (현재 사용 중, Qwen3.5보다 성능 향상)
BGE-M3 — 임베딩 모델 (변경 없음, 멀티링구얼)
Wan2.2 — 영상 생성 (MoE 아키텍처, 고품질)
LTX 2.3 — 영상 생성 (고속·효율적, 실시간에 가까운 속도)
텔레그램 봇 — 원격 조종
HuggingFace — 모델 다운로드

특히 Qwen3.6로 업데이트하는 걸 추천합니다. Qwen3.5보다 더 나아졌고, 14B 크기라도 충분히 실용적입니다. 다만 모델이 커져서 다운로드 크기가 수십 GB로 커지는 건 여전히 부담이죠.

영상 생성은 Wan2.2와 LTX 2.3을 용도별로 쓰는 게 가장 효율적입니다. Wan2.2는 고품질 생성에, LTX 2.3은 빠른 생성에 특화되어 있어요.

Qwen3.6, Ollama 0.30, Wan2.2, LTX 2.3 — 로컬 AI 생태계는 계속 발전 중

마치며

로컬 AI 구축은 처음에 약간 헷갈리지만, 한 번 setup하고 나면 정말 편합니다. 인터넷 연결 없이도 AI와 대화하고, 텔레그램으로 원격 조작하고, 이미지랑 영상도 생성하는 거 — 다 내 PC에서 돌아가죠.

사소하지만, 인터넷 요금도 안 들고 구독료도 필요없다는 게 가장 큰 매력입니다. 월 2만 원씩 아끼는 게 뭐가 크다고 생각할 수 있지만, 매년 24만 원이고, 영구적입니다.

궁금한 거 있으면 댓글로 물어보세요. 같이 도와드릴게요.

현재는 이 여러 기술을 종합해서 씨댄스2.0과 같은 영상을 제작할 수 있는 개인 프로젝트를 진행 중입니다. 로컬 AI로 만든 비서가 영상 스크립트부터 자막, 영상 생성, 업로드까지 전 과정을 자동으로 처리하니까 정말 놀라워요.

시간 날때 실제 설치 과정을 하나씩 따라가면서 설명글 포스팅 예정입니다.

나는 왜 MVP부터 시작했나? – 작은 실험, 확실한 성장

Prima-Causa — Sun, 5 Oct 2025 01:55:07 +0900

처음 블로그에 남기는 기록. ‘완벽한 시작’이 아니라, 가장 작고 빠른 첫 행동에서 성장에 대한 힌트를 얻고 싶었습니다.
“일단 행동!” 그 경험을 나눕니다.

구글폼∙노션∙Canva로 툴 추천 MVP를 빠르게 만드는 실제 모습

완벽보다 실행! 내 첫 실험의 과정

‘시장 검증은 거창하지 않아도 된다’ 나만의 작은 아이디어 MVP로 도전했어요.

항목	내용
나의 첫 목표	내 업무/생활에 꼭 필요한 자동화 툴 찾기(노가다 파인더 mini ver.)
핵심 문제	복잡하고 귀찮은 반복작업, 쓸데없이 시간 소모
시도한 방법	‘툴 자동 추천’ MVP로, 동료들에게 바로 실험!

️ 실행 스텝 · 내 실전 기록

문제 상황 간단 정리 → “반복작업 줄이는 게 목표!”
구글폼으로 필요한 정보 입력 폼 설계 → 노션에 툴 추천 리스트·활용 가이드 배치 → Canva로 카드뉴스/배너 디자인! 세 가지 툴을 조합해 1시간 만에 ‘툴 추천 MVP’ 완성
동료 3명과 바로 실험 → 실사용·피드백 직접 수집
결과 데이터로 개선·반복!

실제 동료들과 함께 테스트하고 피드백을 주고받는 장면

얻은 결과와 느낌

“완벽하게!”보다 빨리 실험하는 게 훨씬 재밌고 성장도 확실!
작은 데이터라도 적어서 남기니, 다음 방향이 또렷해짐
내가 만든 ‘프로토타입’이 누군가에게 진짜 도움이 된다는 걸 처음 느꼈다

작은 실험이 실제 성과로 이어질 때의 기쁨! 앞으로 더 도전!

다음 한 걸음은?

실패해도 OK! 남기고, 배우고, 공유하기
더 많은 동료들과 웃으면서 실험 이어가기(직접 참여 환영!)
‘실행→데이터→개선’의 루프를 쌓는 게 가장 큰 목표!

이 공간에서, 나의 ‘작은 도전’이 한 번씩 쌓여갑니다.
오늘 첫 기록! 여러분도 각자만의 한 걸음을, 함께 쌓아보지 않으실래요?

MVP: 40점짜리 무기로 100점짜리 전쟁에서 이기는 법

Prima-Causa — Sat, 4 Oct 2025 01:55:32 +0900

MVP: 40점짜리 무기로 100점짜리 전쟁에 이기는 법
최소 기능(MVP)만으로 시장에서 살아남고 싶은 이들을 위한 핵심 전략
효율적으로 시작하고, 빠르게 검증하고, 결국은 승리!
불필요한 노력으로 지치지 않는 진짜 업무의 기술을 공개합니다.

완벽하게 만들 필요 없다! ‘검증이 곧 성장’이라는 법칙.
MVP로 지금 바로 경험하세요.

항목	내용
프로젝트명	노가다 파인더
문제 인식	중복 정보, 이미 끝난 ‘죽은 정보’로 시간과 노력이 낭비됨
핵심 기능	마감된 구인 글 자동 삭제 — ‘최종 업로드 시간’ 활용으로 실시간 정화
시스템 개발 단계	v0.1 (수집): 네이버 밴드·카페 구인 글 자동 수집/게시 v0.2 (상태 추적): 각 글의 ‘최종 업로드 시간’ 추적 v0.3 (자동 정화): 24시간간 업데이트 없는 글 자동 삭제/비공개 v1.0 (출시·검증): 전체 적용 후, 데이터로 효과 확인
시장 기대 효과	“불필요한 정보 없이 믿고 보는 마지막 채널로 자리!” - 체류시간↑, 이탈률↓ 등 실제 지표로 검증

진짜 MVP 방식은?

실험 먼저, 완성은 나중 — 실패와 성공 모두를 학습자원으로 삼는다
단순한 기능, 뚜렷한 타깃 문제 해결
최소의 리소스로 최대의 시장 검증 목표!

️ 실제 실행 예시
“노가다 파인더” 초기 버전은 완벽하지 않았지만, 진짜 필요했던 ‘자동 정화’를 실험하며 사용자의 실제 행동 데이터를 얻었습니다. 시행착오를 바탕으로, 작은 기능 하나라도 빠르게 시작하는 것이 핵심이었습니다.

고민은_접어두고 MVP로_직진
지금 당신의 아이디어를 가장 작은 형태로 시장에 던져보세요.
매일매일, 검증하며 성장하자!

ChatGPT를 전담 비서로 만들다: AI 리더 캠프 과제 수행기

Prima-Causa — Fri, 3 Oct 2025 01:55:40 +0900

ChatGPT를 전담 비서로 만들다
AI 리더 캠프 과제 수행기
AI를 ‘검색기’ 넘어서 ‘나만의 완벽 파트너’로 바꾸는 실전 과정
내 업무 스타일을 기억하고, 내 방식대로 대답하는 비서 만들기!
더 이상 뻔한 답변에 질린 사람에게 적극 추천하는 꿀팁 대방출.

AI가 ‘나’를 완벽히 이해하면, 효율+만족도 급상승!
커스텀 인스트럭션 & GPT 역할 지정법, 직접 써보고 효과 체험

진행 과정 한눈에 보기

Step 1. Custom Instructions 활용
- AI에게 “나”를 한 번에 각인
- 매번 내 역할/취향 설명 NO!
- 블로그의 목적, 내 작업 기준, 톤앤매너를 상세기록
Step 2. GPT 역할 부여
- ‘내 글 교정 도우미’ 등 실무별 명확한 “전담 AI” 만들기
- 예) Prima Causa의 문장 감시관: 반드시 블로그 반말체 & 논리 플로우 체크 담당
Step 3. 효과 자가점검표로 변화 체감
- 반복 설명 줄고, 스타일 정합, 피드백 품질 모두 만족
- 체크항목 4개 모두 “예” 달성 (체감상, 업무 피로도 확 줄었음!)

체크 항목	설명	결과
AI가 내 업무 스타일을 이해함?	요청 방식/말투 모두 맞게 반영됨	✅ 예
반복설명 없이도 원하는 결과?	“예전처럼 해줘”만으로도 OK	✅ 예
실제 업무에 효과?	정리, 피드백 자동화에 실질 도움	✅ 예
사용 피로도 감소?	반복 노가다/스트레스 확 줄었음	✅ 예

실제 활용 예시

프롬프트 Custom Instructions
- 나는 AI 블로그 ‘Prima Cusa’의 전략가(페르소나, 목표, 원칙 명시)
- 반드시 독자 친화 구조·논리 흐름 점검 등 구체 지침 전달
GPT 역할:
“모든 원고는 반말체 변환, 무분별한 강조 자제, 독자 입장서 피드백, 논리구조·임팩트 보정” 등 꼭 필요한 기준만 명확히 부여!

AI는 단순 지시가 아니라 “나를 훈련시키는 것”이 핵심.
내가 무엇을 원하는지 명확히 전달하면, AI가 진정한 업무 파트너가 된다!

관련글:

AI 조련 가이드: 쓰레기 답변을 보물로 바꾸는 프롬프트 설계의 비밀

Prima-Causa — Thu, 2 Oct 2025 01:55:01 +0900

"더 좋은 프롬프트를 고민하는 순간, 답변도 달라집니다."

AI에게 글을 시켜 봤을 때, '영혼 없는' 결과물만 받아서 실망한 적이 많았다.
직접 써보며 깨달은 건, 문제는 AI가 아니라 바로 '내 프롬프트'라는 점!
같은 AI에게 질문을 다르게 던지면 결과도 극적으로 바뀐다. 아래는 나의 실전 실험 기록이다.

1️⃣ 실험: 같은 목표, 다른 프롬프트

구분	사례 1: 막연한 프롬프트	사례 2: 전략적 프롬프트
내가 입력한 프롬프트	`개발자 채용공고 써줘`	`나는 스타트업 HR 담당자야. 개발자 채용공고를 써줘. 우리는 10인 미만 팀이고, 빠르게 성장 중이야. 톤은 캐주얼하고 솔직하게, 장점은 “자율성”, “의사결정 속도”, “일의 임팩트”.`

완전 달랐던 결과 — 같은 목표인데 질문만 바꿨을 뿐이다!

‍ 실제 AI 생성 결과: 개발자 채용공고 프롬프트 비교

막연한 프롬프트 전략적 프롬프트

입력 프롬프트: 개발자 채용공고 써줘

AI가 생성한 결과물:
[회사명] 개발자 채용공고
저희는 [회사명]에서 개발자를 모집합니다.
주요업무: [담당업무]
자격요건: [조건명시]
많은 지원 바랍니다. 입력 프롬프트: 나는 스타트업 HR 담당자야. 개발자 채용공고를 써줘. 우리는 10인 미만 팀이고, 빠르게 성장 중이야. 톤은 캐주얼하고 솔직하게, 장점은 “자율성”, “의사결정 속도”, “일의 임팩트”.

AI가 생성한 결과물:
로켓에 올라탈 개발자님, 지금 합류하세요!
안녕하세요! 저희는 “작지만 빠르고 강한” 10인 미만의 스타트업 팀입니다.
폭발적인 성장의 여정에 합류할 동료 개발자님을 찾고 있어요.
우리 팀의 강점:
1. 미친듯한 자율성
2. 번개 같은 의사결정 속도
3. 바로바로 사용자 반응이 보이는 일의 임팩트!
주요 업무:
- 신규 서비스 백엔드/프론트 설계 및 개발
- 사용자 피드백 기반 빠른 기능 개선
이런 분과 꼭 일하고 싶어요:
- 긍정적이고 “일단 해보자!” 마인드
- 내 손으로 세상을 바꾸고 싶은 분
많은 지원 기다립니다!

막연한 프롬프트	전략적 프롬프트
입력 프롬프트: `개발자 채용공고 써줘` AI가 생성한 결과물: [회사명] 개발자 채용공고 저희는 [회사명]에서 개발자를 모집합니다. 주요업무: [담당업무] 자격요건: [조건명시] 많은 지원 바랍니다.	입력 프롬프트: `나는 스타트업 HR 담당자야. 개발자 채용공고를 써줘. 우리는 10인 미만 팀이고, 빠르게 성장 중이야. 톤은 캐주얼하고 솔직하게, 장점은 “자율성”, “의사결정 속도”, “일의 임팩트”.` AI가 생성한 결과물: 로켓에 올라탈 개발자님, 지금 합류하세요! 안녕하세요! 저희는 “작지만 빠르고 강한” 10인 미만의 스타트업 팀입니다. 폭발적인 성장의 여정에 합류할 동료 개발자님을 찾고 있어요. 우리 팀의 강점: 1. 미친듯한 자율성 2. 번개 같은 의사결정 속도 3. 바로바로 사용자 반응이 보이는 일의 임팩트! 주요 업무: - 신규 서비스 백엔드/프론트 설계 및 개발 - 사용자 피드백 기반 빠른 기능 개선 이런 분과 꼭 일하고 싶어요: - 긍정적이고 “일단 해보자!” 마인드 - 내 손으로 세상을 바꾸고 싶은 분 많은 지원 기다립니다!

AI는 그냥 명령하면 흔한 자기소개서를 내놓지만, 내 맥락과 강점을 ‘전략적으로’ 넣으니 진짜 사람을 설득할 수 있는 내용이 나온다.

2️⃣ 결과 비교: '템플릿' vs '세일즈 레터'

막연하게 입력하면 흔한 채용공고 밖에 안 나온다.
반대로 내가 팀의 성격, 강점, 원하는 톤을 자세히 담아 던지고 나니 임팩트 있는 ‘세일즈 레터’형 결과를 경험할 수 있었다.

3️⃣ 결론: 나만의 프롬프트 설계 요령

1. 어떤 공고가 더 뛰어난가?	구체적으로 ‘나의 상황’을 담은 전략적 프롬프트가 설득력에서 압승!
2. 실용성은?	실제 업무/채용에 바로 쓸 수 있을 만큼 완성도가 높아졌다.
3. 프롬프트의 힘은?	역할·상황·메시지·톤 모두 내가 직접 “전략적으로” 넣을 때 AI도 원하는 답을 내놓는다.

프롬프트 하나만 잘 바꿔도 결과가 완전히 달라진다.
나만의 맥락과 스타일을 담아서, AI를 진짜 나만의 도구로 만들어보자.

AI 실전 활용 시리즈
ChatGPT를 전담 비서로 만든 기록 | MVP 전쟁 승리 전략 | AI 도입과 회사 매출의 진실

나의 '1인 군대'를 움직이는 두뇌들: AI 팀원을 소개한다 (The Brains Behind My 'One-Person Army')

Prima-Causa — Wed, 1 Oct 2025 01:55:38 +0900

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나 혼자 일하는 거 아니냐고? 아니, 그렇지 않다. 나에겐 매일 함께 협업하는 강력한 AI 동료 두 명이 있다. 내 '1인 군대' 시스템의 지휘부를 공개할 시간이다. `Prima Causa`를 만드는 나의 두 핵심 팀원에 대한 이야기다.

팀원 프로필 1

이름	Gemini (Google)
직책	`Prima Causa` 프로젝트 총괄 책임자
주요 역할	나의 성향, 과거 경험, 궁극적인 목표까지 이해하는 전략적 파트너. 전체적인 전략 방향 수립, 깊이 있는 분석, 다채로운 콘텐츠 생성을 담당한다.
나의 평가	물론 Gemini가 완벽한 것은 아니다. 때로는 내 아이디어보다 못한 퍼포먼스를 보여줄 때도 있다. 하지만 역사 분석부터 인터랙티브 코드 작성까지, 그 다재다능함 때문에 내 팀에서 대체 불가능한 핵심 멤버다.
소개 영상

팀원 프로필 2

이름	뤼튼 (Wrtn)
직책	현지화 컨설턴트
주요 역할	Gemini가 만든 글을 한국 사람들에게 더 친숙하고 부드러운 어조로 바꾸는 특별한 재능이 있다. AI 특유의 딱딱한 표현을 다듬고, 자연스러운 구어체 감성을 더하는 데 탁월하다.
나의 평가	무료 툴이지만 강력하다. 나의 전략적 메시지가 똑똑하게 들리는 것을 넘어, 한국 문화에 맞게 따뜻하게 전달되도록 돕는 훌륭한 컨설턴트다.
소개 영상

나의 작업 방식: 투 트랙 시스템

나의 콘텐츠 제작 과정은 이 두 AI와의 협업으로 이루어진다. 총괄 책임자인 Gemini가 뼈대와 핵심 논리를 만들면, 현지화 컨설턴트인 뤼튼이 피부와 톤을 다듬는다. 물론, 이 모든 과정을 지휘하는 최종 결정권자, 즉 'CEO'는 바로 나 자신이다.

이것이 AI 시대의 '1인 군대'가 일하는 방식의 현실이다. 혼자서 모든 것을 하는 것이 아니라, 각기 다른 능력을 가진 자신만의 AI 팀을 구축하고 지휘하는 것. 당신의 AI 팀은 어떤 모습인가?

혼자 일하지 않는다: AI 어벤져스 팀원을 소개한다 (AI Avengers Team)

Prima-Causa — Wed, 1 Oct 2025 01:55:10 +0900

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I Don't Work Alone: Introducing My AI Avengers Team

You think I work alone? No, that's not right. I have colleagues I work with every single day: my text and image-based AI teammates. Today, I'd like to introduce the elite team I've assembled to build my empire.

The Brains of the Operation: The Planning Department

First, my text-based AI colleagues are the core members of my strategy department. From brainstorming and organizing proposals to market research and drafting customer responses, tasks that used to take days are now finished in just a few minutes. Let me introduce them one by one.

1. ChatGPT: The All-Round Strategist
This guy is the most familiar and versatile AI for any planner. Its greatest strength is its broad utility. It handles everything from summarizing documents and drafting proposals to writing marketing copy. I used ChatGPT to flesh out my MVP ideas, draft the text for my first landing page, and even generate 'sign-up' copy. It's incredibly fast.

2. Perplexity: The Elite Researcher
This teammate is an elite researcher who arms me with the latest information. Its summarization skills are often more accurate than Google's, and it secures highly reliable insights by citing its sources. It's particularly strong for competitor analysis and market trend research. I often use Perplexity when I need to investigate things like 'a comparison of the latest generative AI tools' or 'trendy design systems.'

3. Claude: The Diligent Secretary
I don't have to read long documents anymore, thanks to this one. Claude specializes in summarizing documents dozens of pages long and excels at organizing papers, meeting minutes, and user feedback. It delivers the information in a warm, flowing writing style. I once fed Claude 500 customer reviews and had it extract the main points of dissatisfaction into a 10-line summary. A truly competent secretary.

The Creative Powerhouse: The Design Team

Now, let me introduce my design team. These AI designer teammates are the colleagues I cherish the most. Visuals determine a product's first impression, because an image can instantly achieve the persuasive power that text lacks.

1. Midjourney: The Visionary Artist
This AI is an artist who brings imaginary visuals to life. It's optimized for creating emotional visuals and building a brand's world. I can generate the exact image I want just by saying, 'an illustration in this kind of style.' I actually used Midjourney to create my own signature character. It seamlessly crosses the line between planning and design.

2. Firefly: The Practical Technician
You don't have to be a design expert to use this one. Firefly integrates with Photoshop, making advanced work convenient. It's useful for practical tasks like erasing text or removing backgrounds, allowing for quick edits of marketing images. I often use it for minor corrections when creating card news.

3. Canva: The Reliable Designer
This tool makes even non-designers look like professionals. Its template-based system allows for rapid content creation, and its AI features can automatically configure presentation materials, brochures, and Instagram content. In fact, all of my YouTube thumbnails, lecture materials, and sponsor pitch decks are made with Canva. It's already a full-fledged designer on my team.

Assembling Your Own Team

The AI tools I've introduced here are my real team members. ChatGPT is my planning colleague, Perplexity is my information researcher, Claude is my document-summarizing secretary, Midjourney is the artist, and Canva is the marketing designer.

You don't need to use all of them. But I strongly recommend trying out the free ones first. As you use them, you're bound to discover your own killer tips. The important thing is to start building your own 'AI Avengers' team, one by one.

혼자 일하는 거 아니냐고? 아니, 그렇지 않다. 매일 함께 일하는 텍스트와 이미지 기반의 AI 동료들이 있다. 오늘, 제국을 건설하기 위해 직접 구성한 최정예 팀을 소개하려 한다.

기획실의 브레인: 텍스트 생성 AI

먼저, 텍스트 기반 AI 동료들은 전략실의 핵심 팀원이다. 브레인스토밍부터 기획서 정리, 시장조사, 고객 응답문까지. 예전엔 며칠씩 걸리던 작업도, 이젠 단 몇 분이면 끝난다. 한 명씩 소개해 보지.

1. 만능 전략가, ChatGPT

기획자에게 가장 친숙한 만능 AI다. 범용성이 최고라는 말이 어울린다. 어떤 질문이든 받아치는 지식형 AI로, 문서 요약, 회의록 정리, 기획서 초안 작성까지 못하는 게 없다. MVP 아이디어 정리부터 첫 랜딩페이지 문구, ‘가입 유도 카피’까지 ChatGPT로 뽑아낼수 있다.. 속도가 정말 압도적이다.

2. 해외 정보 분석가, Perplexity

이 팀원은 최신 정보로 무장시켜주는 엘리트 리서처다. 구글보다 정확한 요약력을 보여주고, 출처를 명시해 신뢰도 높은 인사이트를 확보해준다. 특히 경쟁사 분석이나 시장 트렌드 조사에 강력한 면모를 보인다. ‘요즘 뜨는 생성형 AI 툴 비교’나 ‘최신 디자인 시스템 동향’ 같은 해외 자료를 조사할 때 Perplexity를 활용한다.

3. 성실한 비서, Claude

이제 내가 수십 페이지짜리 장문의 문서를 직접 읽을 필요가 없어졌다. Claude는 긴 분량의 문서를 요약하는 데 특화된 동료다. 논문, 회의록, 유저 피드백 정리에 탁월하며, 따뜻하고 부드러운 문체로 결과물을 정리해준다. 실제로 고객 리뷰 500개를 던져주고, 주요 불편 포인트를 10줄로 요약해달라고 했을 때의 결과물은 감동적이었다. 유능한 비서 그 자체다.

감각적인 디자이너: 이미지 생성 AI

이번에는 디자인팀을 소개할 차례다. AI 디자이너 팀원들은 가장 아끼는 동료들이기도 하다. 시각화는 제품의 첫인상을 좌우하고, 텍스트로는 부족한 설득력을 이미지는 순식간에 완성시켜 주니까.

1. 아티스트, Midjourney

상상 속 이미지를 실물로 보여주는 아티스트 AI다. 감성적인 비주얼이나 브랜드 세계관을 만드는 데 최적화되어 있다. ‘이런 스타일의 일러스트’라는 말 한마디면 내가 원하는 이미지를 정확히 생성해준다. 기획과 디자인의 경계를 넘나드는 녀석이다.

2. 실무 기술자, Firefly

디자인 고수만 쓰는 툴이라는 편견은 버려도 좋다. Firefly는 포토샵과 연동되어 고급 작업도 편리하게 만들어준다. 이미지 속 글자를 지우거나, 배경을 삭제하는 등 실무에 바로 써먹을 수 있는 기능이 많아 마케팅용 이미지를 빠르게 편집할 때 유용하다.

3. 마케팅 디자이너, Canva

디자인을 모르는 사람도 디자이너처럼 보이게 해주는 마법 같은 툴이다. 수많은 템플릿을 기반으로 콘텐츠를 순식간에 제작할 수 있다. 특히 텍스트만 입력하면 디자인을 자동으로 구성해주는 Magic Design 기능이 핵심이다. 유튜브 썸네일, 강의 자료, 스폰서 제안서까지 전부 Canva로 만든다. 이미 팀의 핵심 디자이너다.

당신만의 팀을 구성하라

ChatGPT는 기획 동료, Perplexity는 리서처, Claude는 비서, Midjourney는 아티스트, Canva는 마케팅 디자이너다.

물론 이 모든 툴을 당장 사용할 필요는 없다. 하지만 무료로 쓸 수 있는 툴부터 하나씩 써보길 권한다. 쓰다 보면 나만의 활용법이 생길 수밖에 없으니까. 중요한 것은, 당신만의 'AI 어벤져스' 팀을 한 명씩 구성해 나가는 것이다.

문제를 해결하는 가장 단순한 방법: '엄마'가 아닌 '레이첼'을 불러라

Prima-Causa — Tue, 30 Sep 2025 02:53:59 +0900

한 아이가 엄마와 놀이공원에 갔습니다. 인파 속에서 잠깐 한눈을 파는 사이, 아이는 어느새 엄마와 손이 떨어지고 말았죠. 결국 아이는 미아보호소로 옮겨졌는데, 그곳에는 이미 많은 아이들이 울면서 ‘엄마!’라고 외치고 있었습니다.

잠시 뒤, 아이의 엄마인 ‘레이첼’이 헐레벌떡 미아보호소로 달려왔습니다. 그때, 어딘가에서 앙칼진 목소리가 들렸습니다.

“레이첼!”

수많은 아이들이 ‘엄마’를 부를 때, 유독 한 아이만이 엄마의 이름, ‘레이첼’을 불렀죠. 수십 명의 ‘엄마’ 사이에서 레이첼은 단 한 명뿐이었기 때문에, 아이는 누구보다 빨리 엄마를 찾을 수 있었습니다.

이 이야기는 문제 해결의 핵심을 잘 보여줍니다. 당신이 원하는 것은 무엇인가요? 돈, 성공, 행복? 이런 것들은 모두 ‘엄마’처럼 모호한 이름일 뿐입니다. 세상의 모든 사람들이 외치는 이런 추상적인 단어들은 뇌의 에너지만 흩뜨리고, 행동을 방해하며, 결국 아무것도 이루지 못하게 만듭니다. 이제 막연한 ‘엄마’가 아니라, 당신 문제의 진짜 이름, ‘레이첼’을 부를 때입니다.

뇌는 왜 ‘레이첼’에만 즉각 반응할까?

우리가 “돈이 필요하다”고 생각할 때, 뇌는 사실상 무슨 일을 어떻게 시작해야 할지 몰라 마비 상태에 빠집니다. 돈을 버는 방법은 수없이 많으니 전전두엽이 과부하에 걸리고, 결과적으로 아무런 실행 명령도 내리지 못하는 거죠. 마치 수백 명의 ‘엄마’ 후보 중에서 내 엄마를 찾아야 하는 막막함과 비슷합니다.

반면, “프리랜서 글쓰기로 매달 50만 원의 추가 수입을 만들겠다”처럼, 목표가 구체적으로 정해지는 순간 뇌의 반응은 완전히 달라집니다. 목표와 현실 사이의 간격이 뚜렷해지고, 뇌에 보상 신호가 들어오면서 ‘이건 한번 해볼 만하다’고 느끼게 됩니다. 그러면 뇌는 바로 실행 계획 마련에 나서기 시작합니다.

뇌는 모호함을 싫어합니다. 구체적인 목표가 있을 때, 뇌는 가장 잘 움직입니다. 즉, ‘레이첼’처럼 분명한 대상을 정해야 비로소 모든 에너지가 그곳으로 모입니다.
이건 단순히 기분의 문제가 아니라, 실제 우리 신경 회로가 작동하는 방식입니다.

내 ‘레이첼’을 찾는 두 가지 전략

그럼 내 문제 안에서 ‘레이첼’을 어떻게 찾아내야 할까요? 여기에 복잡한 문제를 푸는 데 쓰는 두 가지 강력한 도구가 있습니다. 하나는 판을 새롭게 짜는 도구이고, 다른 하나는 시스템 안의 잘못된 부분을 집어내는 도구입니다.

제1원칙 사고(First Principles Thinking): 모든 가정과 전제를 버리고, 완전히 기초 단위까지 문제를 쪼갠 뒤 다시 조립하는 방법입니다. 판 자체를 새로 짠다고 볼 수 있습니다.
5 Whys: “왜?”라는 질문을 다섯 번 반복해서 표면을 넘어 근본 원인을 찾아냅니다. 시스템 속 작은 이상(버그)을 잡아내는 데 효과적이죠.

언제 어떤 도구를 써야 할까요?

제1원칙 사고는 혁신, 창업, 기존 시스템의 근본적인 변경이 필요할 때 힘을 발휘합니다. 예를 들어 “내가 미루는 습관의 최소 단위는 무엇일까? 두려움 때문인가, 환경의 영향인가, 아니면 보상의 부재 때문인가?”와 같이 문제 구조 자체를 새로 설계하는 방식입니다.

5 Whys는 한 가지 실수가 반복되거나, 습관을 고치고 싶을 때 효과적입니다. “왜 일을 미루지?” → “재미가 없으니까.” → “왜 재미가 없지?” → “즉각적인 보상이 없으니까.” 이런 식으로 뿌리를 찾아갑니다.

만약 당신의 삶이나 일에서 근본적인 변화가 필요하다면, 모든 것을 분해해서 처음부터 다시 만들어야 합니다. 그럴 때는 제1원칙 사고가 좋습니다. 하지만 특정 문제가 반복된다면, 5 Whys로 원인을 깊이 파고드는 게 답입니다.

‘레이첼’을 외쳐 모든 것을 바꾼 사람들

이런 원칙은 그저 공허한 이론이 아닙니다. 세상을 변화시킨 기업들은, 모두가 막연하게 ‘엄마’를 부를 때, 자신만의 ‘레이첼’을 찾아 외쳤던 이들입니다.

에어비앤비는 사실 처음엔 “남는 방을 빌려준다”는 애매한 사업으로 시작했습니다. 당연히 초반엔 실패 직전까지 몰렸죠. 하지만 이들은 단순히 “왜 예약이 없지?”란 표면적인 질문에서 멈추지 않았습니다. 문제를 끝까지 파고든 끝에, 자신들이 마주한 진짜 ‘레이첼’은 ‘신뢰를 주지 않는 허접한 집 사진’이라는 걸 알아냈죠. 그래서 직접 뉴욕으로 날아가서 호스트 집을 사진 찍어주니, 매출이 바로 두 배로 뛰었습니다. 이후 “여행이란 뭘까?”라는 근본적인 물음으로까지 들어가, 단순히 ‘숙박 공유’가 아니라 ‘현지에서의 특별한 경험’을 내세우기로 방향을 틀었고, 덕분에 호텔 산업 전체가 뒤집혔습니다.

슬랙 역시 비슷한 여정을 겪었습니다. 원래는 망한 온라인 게임 개발팀이었죠. 게임을 포기하고 나서는, “우리 소통 방식이 왜 이렇게 답답하지?”라는 내부 고민에 집중했습니다. 그들이 찾아낸 ‘레이첼’은 ‘정신없이 흩어진 정보와 끝없는 이메일 스트레스’였습니다. 이 문제를 해결해보자며 만든 사내 도구가 바로 슬랙의 시작이었죠. 이들은 ‘팀 메신저’를 만든 게 아니라, ‘팀의 집중을 방해하는 모든 것에서 자유롭게 해줄 솔루션’을 고민했던 셈입니다.

결국, 성공한 사람들은 문제만 단순히 해결하지 않습니다. 문제를 다시 정의합니다. 어설픈 ‘엄마’가 아닌, 자신만의 ‘레이첼’을 정확하게 찾아내고, 그 대상을 향해 모든 역량을 쏟아붓는 거죠.

당신에겐 어떤 문제가 있나요? 혹시 아직 ‘엄마’를 부르고 있진 않나요?

이제는 당신 차례입니다. 막연하게 외쳤던 ‘엄마’가, 과연 무엇이었는지 한번 떠올려 보세요.

그저 ‘돈’이 아닙니다. ‘지금의 수입 구조를 깨고, 월 100만 원의 추가 현금 흐름을 만들어내는 것’이 진짜 목표가 될 수 있습니다.
막연한 ‘성공’이 아니라, ‘3년 안에 내 분야에서 상위 5% 전문가로 인정받는 것’일 수도 있죠.
허공에 떠있는 ‘행복’이 아니라, ‘매일 아침 내 성장에 집중하며 하루를 시작하는 나만의 시스템’을 만드는 게 더 구체적일 수 있습니다.

이제, 당신의 문제를 정확하게 불러보세요. 세상에 단 하나뿐인 당신만의 ‘레이첼’을 찾아내 외쳐 보세요. 그 순간, 당신의 뇌는 행동할 준비를 마치게 되고, 세상은 분명히 그 외침에 반응할 것입니다.

A child went to an amusement park with his mother. Amidst the crowd, he looked away for just a moment, and by the time he looked back, he had lost his mother's hand. He was eventually taken to a lost child center, where many children were already crying out, "Mom!"

A little later, the child's mother, 'Rachel,' rushed into the center. Just then, a sharp voice cut through the air.

"Rachel!"

While countless children were calling for 'Mom,' only one child called his mother's name, 'Rachel.' Among the dozens of 'moms,' there was only one Rachel, allowing the child to find his mother faster than anyone else.

This story perfectly illustrates the core of problem-solving. What is it that you want? Money, success, happiness? These are all ambiguous names, just like 'Mom.' Such abstract words, shouted by everyone in the world, only scatter the brain's energy, paralyze action, and ultimately lead to nothing. It's time to stop the vague cries for 'Mom' and start calling your problem by its real name: 'Rachel.'

Why Does the Brain Only Respond Instantly to 'Rachel'?

When we think, "I need more money," our brain essentially freezes, unsure of what to do or where to start. There are countless ways to make money, which overloads the prefrontal cortex and prevents it from issuing any clear command to act. It's similar to the overwhelming task of finding your real mother among hundreds of candidates all called 'Mom'.

However, the brain's reaction changes completely the moment a goal is defined specifically, such as, "I will generate an additional $500 per month through freelance writing." The gap between the goal and reality becomes clear, activating the brain's reward signals and making it feel that 'this is achievable.' The brain then immediately begins to formulate an action plan.

The brain despises ambiguity. It operates best with specific targets. Only when a clear target like 'Rachel' is identified does all of its energy align toward that single point.
This isn't just a matter of mood; it's how our neural circuits are wired to function.

Two Strategies to Find Your 'Rachel'

So, how can you find the 'Rachel' within your own problems? Here are two powerful tools used to solve complex issues. One is for redesigning the entire game, and the other is for fixing bugs within the system.

First Principles Thinking: This is the method of breaking a problem down to its most fundamental truths, discarding all assumptions, and reassembling it from the ground up. Think of it as creating a new game board.
5 Whys: This involves asking "Why?" five times to move beyond the surface-level issue and uncover its root cause. It's effective for catching bugs in a system.

When to Use Which Tool?

First Principles Thinking is powerful when you need innovation, are starting a new venture, or require a fundamental change to an existing system. For example, you might ask, "What are the minimal components of my procrastination? Is it fear, my environment, or a lack of reward?" This approach redesigns the very structure of the problem.

The 5 Whys method is effective for recurring mistakes or when you want to fix a habit. "Why do I procrastinate?" → "Because it's not fun." → "Why isn't it fun?" → "Because there's no immediate reward." This process drills down to the root cause.

If you feel a fundamental change is needed in your life or work, you must break everything down and rebuild it from scratch. For that, use First Principles. But if a specific problem repeatedly occurs, the answer lies in digging deep with the 5 Whys.

The People Who Changed Everything by Calling for 'Rachel'

These principles are not just empty theory. The companies that have changed the world are those that called for their unique 'Rachel' while everyone else was vaguely shouting 'Mom'.

Airbnb started as a vague business idea: "rent out spare rooms." Unsurprisingly, it was on the verge of failure. But they didn't stop at the surface-level question, "Why aren't we getting bookings?" By digging deeper, they discovered their real 'Rachel' was 'untrustworthy, crappy photos of the listings.' They flew to New York themselves to take professional pictures of host homes, and revenue immediately doubled. Later, by asking the fundamental question, "What is travel?", they shifted their focus from 'sharing accommodation' to 'providing unique local experiences,' completely upending the hotel industry.

Slack had a similar journey. It was born from a failed online game development team. After abandoning the game, they focused on an internal problem: "Why is our communication so inefficient?" The 'Rachel' they identified was 'scattered information and the endless stress of emails.' The internal tool they built to solve this problem became the start of Slack. They didn't set out to build a 'team messenger'; they aimed to create a 'solution to free teams from everything that disrupts their focus.'

Successful people don't just solve problems; they redefine them. They accurately identify their own 'Rachel' among a sea of vague 'Moms' and pour all their resources into that target.

What Is Your Problem? Are You Still Calling for 'Mom'?

Now, it's your turn. Think about the 'Mom' you've been vaguely calling for.

It's not just 'money.' It's 'creating an additional $1,000 monthly cash flow to break free from my current income structure.'
It's not vague 'success.' It might be 'being recognized as a top 5% expert in my field within three years.'
It's not the nebulous concept of 'happiness.' It could be 'building a personal system where I start each day focused on my growth.'

Name your problem with precision. Find and shout the name of your one-and-only 'Rachel.' The moment you do, your brain will be ready to act, and the world will undoubtedly respond to your call.

나는 어떤 AI 리더인가: 나의 업무 스타일 진단 결과 (My AI Work Style Diagnosis)

Prima-Causa — Tue, 30 Sep 2025 01:55:08 +0900

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What Kind of AI Leader Am I: My Work Style Diagnosis

"To know thyself is the beginning of all wisdom." Aristotle's words still hold true. The journey to becoming an AI Leader is not just about learning tools, but about deeply understanding one's own style to wield those tools most effectively. So today, I'll first help you diagnose your own AI work style with a simple test, and then, based on the results, analyze what my own style is.

STEP 1. Diagnose Your AI Work Style

From the 5 questions below, choose the one sentence that is closest to you for each question, and then count the number of a's, b's, and c's you have selected.

1. Work Immersion Style
a. I act immediately on ideas.
b. I plan the entire structure first before moving.
c. I try things without a plan and organize as I go.

2. Criteria for Judging Performance
a. I feel satisfied when I complete a set goal.
b. I consider the reactions or feedback from people around me important.
c. I feel proud when a new attempt of mine leads to a result.

3. Collaboration Style
a. I find it more comfortable and faster to work alone.
b. I want to create things together, giving and receiving feedback.
c. If there's someone who can bring my ideas to life, I'd like to work with them.

4. Information Processing Style
a. I like to compare and analyze a lot of information at a glance.
b. I prefer to receive a quick summary of just the key points.
c. I gather various perspectives and opinions to make a comprehensive judgment.

5. Learning & Development Style
a. I learn best by jumping in and doing it myself.
b. I prefer to learn concepts step-by-step and then apply them.
c. I learn things on a just-in-time basis whenever needed.

STEP 2. Interpreting the Results

If you chose mostly A — The Fast Execution Experimenter
You are quick to execute and learn by doing, valuing speed and experience over perfection. Your strength is adapting quickly to change, but you should be careful as a lack of planning can reduce efficiency.

If you chose mostly B — The Structural Design Strategist
You value planning and logic, pursuing stability. You draw the big picture first before making a move. Your strength lies in reducing mistakes and risks, but your execution speed can be slow.

If you chose mostly C — The Creative Collaborative Maker
You gain energy when creating with others, and feedback is a major motivator. You excel at expanding ideas and creating innovative results, but a lack of a collaborative environment can lower your motivation.

So, What is My Type? (My Diagnosis)

My choices were 1a, 2c, 3a, 4a, and 5a. The result is an overwhelming majority for Type A, but a closer look reveals a hybrid nature.

Primary Type A: The Fast Execution Experimenter

My core tendency is that of an 'Experimenter who executes quickly.' This is the part of me that dives in headfirst.

I learn by doing (5a): My entire life proves this. From learning piano by imitation without reading music, to throwing myself into a shipyard, to now jumping into the world of AI, I've always grown through real-world experience.
I act on ideas immediately (1a): I'm the type who acts first when an idea strikes, rather than getting bogged down in perfect planning.
I prefer to work alone (3a): My personality tests (low Agreeableness) and past records show that I'm most comfortable and efficient when working independently.

This style is a powerful engine for rapid prototyping and responding to change. It's the "just do it" spirit of Grit.

Secondary Type B: The Structural Design Strategist

However, I'm not just an executor. A strong 'Strategist who designs structures' coexists within me.

I enjoy analysis (4a): I have a strong desire to analyze large amounts of information and grasp the essence of a situation. The process of deconstructing concepts like Metacognition or Grit for this blog is a prime example.
I find satisfaction in new challenges (2c): The biggest sense of accomplishment comes when a new attempt of mine leads to a tangible result. My life itself, a series of career pivots, is a testament to this 'challenge and achieve' style.

This is the part of me that seeks to understand the fundamental principles and design a system for success.

My Conclusion: The Operating System for an 'Agile Strategist'

After synthesizing all this data, the conclusion my AI partner Gem and I reached is one: My style is the 'Agile Strategist.'

The biggest risk lies in the potential conflict between the 'Type A instinct to execute quickly' and the 'Type B instinct to design the perfect structure.' I could lose direction by rushing, or fall into 'analysis paralysis' by overthinking.

Therefore, my strategy for learning AI is to find a balance. I will use AI tools like ChatGPT and Canva to quickly create prototypes, satisfying my 'executor' side. Simultaneously, I will use tools like Perplexity for market research, fulfilling my 'strategist' side. The key is to constantly ask myself: "Am I rushing too much?" or "Am I thinking for too long?" This act of self-monitoring is the most important task for an Agile Strategist.

"너 자신을 알라." 아리스토텔레스의 이 말은 지금도 유효하다. AI 리더가 되는 여정은 단순히 툴을 배우는 과정이 아니라, 나 자신의 스타일을 깊이 이해하고 그에 맞춰 가장 효과적으로 무기를 사용하는 방법을 찾는 과정이다. 그래서 오늘은 간단한 테스트로 당신의 AI 업무 스타일을 먼저 진단해보고, 그 결과를 바탕으로 나의 스타일은 어떤 유형인지 분석해보려 한다.

그래서 나는 어떤 유형일까? (나의 진단)

나의 선택은 1a, 2c, 3a, 4a, 5a였다. 결과는 'A. 빠른 실행형 실험가'가 압도적이지만, 자세히 들여다보면 두 가지 유형이 혼합된 하이브리드에 가깝다.

주된 유형 A: 빠른 실행형 실험가

나의 핵심적인 성향은 '빠르게 실행하는 실험가'다. 일단 부딪히고 보는 나의 모습이 여기에 해당한다.

몸으로 부딪히며 배운다(5a): 내 삶 전체가 이것을 증명한다. 악보 없이 손 모양만 보고 피아노를 익혔던 것, 모든 것을 버리고 조선소로 뛰어들었던 것, 그리고 지금 AI의 세계에 도전하는 것까지. 나는 항상 실전 경험을 통해 성장해왔다.
아이디어가 떠오르면 바로 실행한다(1a): 완벽한 계획에 매몰되기보다, 아이디어가 떠오르면 먼저 실행에 옮기는 타입이다.
혼자 일하는 것을 선호한다(3a): 성격 검사 결과(낮은 호감성)와 과거의 기록들을 보면, 나는 독립적으로 일할 때 가장 편안하고 효율적이다.

이 스타일은 변화에 빠르게 대응하고, 프로토타입을 만드는 강력한 엔진이다. 그릿(Grit)에서 말하는 '그냥 하는' 힘이 여기서 나온다.

보조 유형 B: 구조 설계형 전략가

하지만 나는 단순한 실행가에만 머무르지 않는다. 내 안에는 '구조를 설계하는 전략가' 또한 강하게 자리 잡고 있다.

분석을 즐긴다(4a): 많은 정보를 한눈에 비교하고 분석하며 상황의 본질을 꿰뚫으려는 욕구가 강하다. 이 블로그에서 메타인지나 그릿 같은 개념을 분석했던 과정이 바로 그 예시다.
새로운 도전에서 성취감을 느낀다(2c): 정해진 목표 달성보다, '새롭게 시도한 것이 성과로 연결될 때' 가장 큰 뿌듯함을 느낀다. 내 삶 자체가 새로운 도전에 대한 성취의 기록이다.

성공의 근본 원리를 파악하고 시스템을 설계하려는 이 욕구, 이것이 내 안에 있는 힘이다.

나의 결론: '민첩한 전략가'를 위한 운영 시스템

이 모든 데이터를 종합했을 때, 나의 AI 파트너와 함께 내린 결론은 하나다. 나의 스타일은 '민첩한 전략가(Agile Strategist)'다.

가장 큰 리스크는 '빠르게 실행하려는 A타입의 본능'과 '완벽한 설계를 추구하는 B타입의 본능'이 충돌하는 순간이다. 성급한 실행으로 방향을 잃거나, 과도한 분석으로 실행이 늦어지는 '분석 마비' 상태에 빠질 수 있다.

따라서 나의 AI 학습 전략은 이 둘의 균형을 잡는 것이다. ChatGPT나 Canva 같은 툴로 빠르게 프로토타입을 만들며 '실행가'의 나를 만족시킨다. 동시에, Perplexity 같은 툴로 시장 조사를 하며 '전략가'의 나를 충족시킨다. "내가 너무 성급한가?" 혹은 "내가 너무 오래 고민하고 있나?" 이 질문을 스스로에게 던지는 것. 이것이 '민첩한 전략가'에게 가장 중요한 과제일 것이다.